mit0223 score 2898
2017/02/25 17:20 投稿
| 私がこれを書き込む時点（2/25）で、回答数１４で Panzer_vor さんの回答は+10までいってるのですが、まだベストアンサーがついてないので、とりあえず、参戦。 |
| IoTと機械学習が大流行なので、今後この手の話はますます増えると思います。teratail としても、ぜひベストアンサーが欲しいところだと思います。 |
| まず、一つのデータベースでいろいろなサービスを一気に実装する考え方（データベース中心アプローチ）をやめたほうが良いと思います。SOAあるいはマイクロサービスという考え方でアプリケーションを分解することを検討すべきです。たとえば、 |
| - ログを収集してとりあえず貯めるだけのサービス（極端な話、テキストでも良い。非同期性や完全性を確保するためのもの） |
| - ログの多様性を吸収して変換し、データ内容に応じて他のサービスに配信（Contents Based Routing）するメッセージルータ(mule や servicemix のようなESB） |
| - 集計や分析のためのデータウェアハウス（という言葉は古いのか？、Hadoop, RedShiftなど） |
| - 集計結果をエンドユーザに提示するための、仮想的なデータベースサービス（すぐに例示できないけど、JBoss Data Virtualization とかかな）と JavaScript でリッチなUIを提供するWebクライアント(react, angularなど） |
| のようにサービスを階層化して分離します。サービスごとに変更のスピードが求められるもの、完全性が求められるもの、技術革新に追従する必要があるものなど要件がことなるので、Docker などでマイクロサービス化して、追加、交換などが用意になるように設計すべきだと思います。 |
| のようにサービスを階層化して分離します。サービスごとに変更のスピードが求められるもの、完全性が求められるもの、技術革新に追従する必要があるものなど要件がことなるので、Docker などでマイクロサービス化して、追加、交換などが容易になるように設計すべきだと思います。 |
